要创建图像搜索引擎，首先要构建一个特征提取管道。使用ResNet或VGG16等预训练模型从图像中提取特征向量。将这些向量存储在可搜索的数据库中，如Elasticsearch或FAISS。
当用户输入图像时，使用相同的管道对其进行预处理并提取其特征向量。使用相似性度量 (如余弦相似性或欧几里得距离) 在数据库中搜索相似向量。返回最相似的图像作为结果。
通过用户友好的界面和可扩展性功能 (如缓存和分布式存储) 增强引擎。为了提高性能，请在特定于域的数据集上微调特征提取器。
SIFT 图像特征提取方法是如何工作的？
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在强化学习中，什么是行动？
强化学习 (RL) 中的价值函数估计代理可以期望从给定状态开始实现的长期回报或累积奖励，遵循一定的策略。价值函数基于预期代理在未来获得的奖励来评估代理处于特定状态有多好。
价值函数至关重要，因为它可以帮助智能体预测哪些状态更有利，甚至在采
大型语言模型（LLMs）可以用于编码辅助吗？
神经网络，特别是卷积神经网络 (cnn)，是现代图像识别系统的核心。Cnn被设计用于处理网格状数据 (如图像)，使其在检测图像中的边缘、纹理和对象形状等模式方面表现出色。这些网络可以高精度地对图像进行分类或定位对象。
在图像识别中，cnn
GANs在图像搜索中是如何使用的？
生成对抗网络（GANs）越来越多地被应用于图像搜索，以增强搜索结果的质量和相关性。基本上，GAN由两个神经网络组成：一个生成器负责创建图像，而一个判别器负责评估这些图像。这种动态能通过根据用户查询或偏好生成高质量的图像来改善搜索体验，允许更